„KI-Agent“ bezeichnet derzeit alles, vom Chatbot mit Kalender-Plugin bis zum System, das eine Bestellung von Anfang bis Ende abwickelt, ohne dass jemand zusieht. Irgendwo unter diesem Wort steckt ein echtes und nützliches Muster: Software, die über mehrere Schritte liest, entscheidet und handelt, wobei ein Modell die Beurteilungen übernimmt, zu denen ein regulärer Ausdruck nicht in der Lage ist.
Wir setzen so etwas in normalen Unternehmen ein und nicht im Labor, was vor allem bedeutet, dass wir es ein Jahr später wiedersehen: entweder noch im Betrieb oder still abgeschaltet.
Was überlebt
Die Agenten, die nach einem Jahr noch in Produktion laufen, sehen einander ähnlich. Die Aufgabe wiederholt sich. Die Eingaben sind unsauber. Die Liste dessen, was der Agent tun darf, ist kurz. Und ein Mensch gibt alles frei, was das Haus verlässt.
Triage im Postfach ist der klarste Fall. Mail kommt an, wird klassifiziert, wird mit dem angereichert, was in den letzten paar Tickets dieses Kunden stand, und landet als Entwurf vor einem Menschen. Der Mensch entscheidet weiterhin. Das Tippen ist weg.
Der Dokumenteneingang hat dieselbe Form. Rechnungen und Lieferscheine werden gelesen, Felder extrahiert, ins ERP geschrieben, und alles, bei dem das Modell unsicher ist, geht an einen Menschen, statt geraten zu werden. Dieser letzte Halbsatz ist der ganze Trick. Ein Extraktionsagent ohne Konfidenzschwelle ist kein Agent, sondern ein Zufallsgenerator mit guten Manieren.
Datenhygiene ist der am wenigsten aufregende Punkt auf der Liste und vermutlich der mit dem besten Ertrag. Dubletten werden zusammengeführt, Adressen normalisiert, fehlende Felder markiert, damit jemand hinterhergeht. Es ist die Arbeit, die in keiner Besprechung jemand verteidigt und die trotzdem alle erledigt haben wollen.
Was scheitert, und woran
Die Fehlschläge wiederholen sich genauso verlässlich.
Geben Sie einem Agenten breiten Werkzeugzugriff und ein vages Ziel, bekommen Sie eine beeindruckende Demo und danach ein Verhalten in Produktion, das niemand prüfen kann. Wenn er in Woche sechs etwas Merkwürdiges tut, gibt es kein Log, das erklärt, warum, denn die Begründung ist im Modell entstanden, und das Modell führt keines.
Lassen Sie ihn unumkehrbare Aktionen allein ausführen, versenden, bezahlen, löschen, dann trifft er irgendwann die falsche. Ein einziger falscher Versand an einen Kundenverteiler kostet mehr als ein Jahr des eingesparten Tippens.
Dann gibt es den stillen Fehlschlag, der eher wirtschaftlich als technisch ist. Jemand schraubt ein Modell an eine Aufgabe, die ein einfaches Skript längst erledigt hat. Die Eingaben sind strukturiert, die Regeln haben sich seit 2018 nicht geändert, und jetzt gibt es eine API-Rechnung und einen nichtdeterministischen Schritt mitten in einem Prozess, der vorher langweilig und korrekt war. Ein Modell verdient sein Geld dort, wo wirklich Urteilsvermögen gefragt ist, und sonst nirgends.
Beginnen Sie bei der Warteschlange, nicht beim Modell
Jedes unserer Agentenprojekte, das funktioniert hat, hat gleich angefangen. Finden Sie die Warteschlange, die ein Mensch jeden Tag leert. Setzen Sie sich dazu, während er sie leert. Automatisieren Sie das Lesen und das Entwerfen, lassen Sie das Entscheiden in Ruhe.
Das Modell wählen Sie zuletzt. Es ist die unwichtigste Entscheidung im Stack, es ist veraltet, lange bevor das Projekt es ist, und der Austausch ist günstig, solange der Zaun im Code steht und nicht im Prompt.
Und jetzt der Teil, der uns Aufträge kostet. Die meisten Unternehmen, die uns nach einem Agenten fragen, wollen ein Formular, eine Regel und einen Bericht, und wären mit schlichter Automatisierung ganz ohne Modell besser bedient. Wir sagen das im Gespräch, bevor irgendjemand etwas unterschrieben hat. Manche dieser Gespräche enden an dieser Stelle. Lieber verlieren wir das Projekt, als ein Sprachmodell zu betreuen, das Rechenaufgaben löst.
Wenn Sie tatsächlich eine Warteschlange wie die oben beschriebenen haben, ist es meist ein kleines Stück Arbeit herauszufinden, was ein Agent einsparen würde. Beschreiben Sie sie uns, grob reicht, oder starten Sie mit einer einzelnen Beratung, und Sie bekommen eine ehrliche Einschätzung, ob die Aufgabe überhaupt zu einem Agenten passt.